We present a novel approach to computationally model the dynamics of alveolar recruitment/derecruitment (RD), which reproduces the underlying characteristics typically observed in injured lungs. The basic idea is a pressure- and time-dependent variation of the stress-free reference volume in reduced dimensional viscoelastic elements representing the acinar tissue. We choose a variable reference volume triggered by critical opening and closing pressures in a time-dependent manner from a straightforward mechanical point of view. In the case of (partially and progressively) collapsing alveolar structures, the volume available for expansion during breathing reduces and vice versa, eventually enabling consideration of alveolar collapse and reopening in our model. We further introduce a method to patient-specifically determine the underlying critical parameters of the new alveolar RD dynamics when integrated into the tissue elements, referred to as terminal units, of a spatially resolved physics-based lung model that simulates the human respiratory system in an anatomically correct manner. Relevant patient-specific parameters of the terminal units are herein determined based on medical image data and the macromechanical behavior of the lung during artificial ventilation. We test the whole modeling approach for a real-life scenario by applying it to the clinical data of a mechanically ventilated patient. The generated lung model is capable to reproduce clinical measurements such as tidal volume and pleural pressure during various ventilation maneuvers. We conclude that this new model is an important step towards personalized treatment of ARDS patients by considering potentially harmful mechanisms - such as cyclic RD and overdistension - and might help to develop relevant protective ventilation strategies to reduce ventilator-induced lung injury (VILI).


翻译:摘要:我们提出了一种新颖的计算方法,用于模拟肺泡复张/去复张(RD)的动态过程,该方法再现了损伤肺中通常观察到的潜在特征。基本思路是在代表腺泡组织的降维粘弹性单元中,引入压力与时间依赖的应力自由参考体积变化。我们从一个直接的力学角度出发,选择由临界开放和闭合压力以时间依赖方式触发的可变参考体积。在(部分且渐进性)塌陷的肺泡结构中,呼吸期间可用于扩张的体积减少,反之亦然,从而最终使我们的模型能够考虑肺泡塌陷与再开放。我们进一步引入一种方法,在将新肺泡RD动力学整合到组织单元(称为末端单元)中时,患者特异性地确定其关键临界参数。这些末端单元属于一个基于物理的空间解析肺模型,该模型以解剖学正确的方式模拟人体呼吸系统。本文基于医学影像数据和人工通气期间肺的宏观力学行为,确定末端单元的相关患者特异性参数。我们通过将该建模方法应用于机械通气患者的临床数据,测试了其在真实场景中的整体表现。生成的肺模型能够再现临床测量值,如各种通气操作期间的潮气量和胸膜压力。我们得出结论:该新模型通过考虑潜在有害机制(如周期性复张/去复张和过度膨胀),是实现ARDS患者个性化治疗的重要一步,并可能有助于制定相关保护性通气策略,以减少呼吸机诱导的肺损伤(VILI)。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月9日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月7日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月7日
VIP会员
最新内容
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
0+阅读 · 今天15:30
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:43
《人工智能的挑战:算法战的想象与现实》
专知会员服务
2+阅读 · 今天14:26
首场人工智能战争:Maven如何重塑武装冲突
专知会员服务
3+阅读 · 今天14:12
《通往人工通用智能之路上的均衡策略》
专知会员服务
7+阅读 · 6月3日
《Palantir的科技生态系统》
专知会员服务
17+阅读 · 6月2日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
LibRec 精选:推荐系统的论文与源码
LibRec智能推荐
14+阅读 · 2018年11月29日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员